Locality Sensitive Hashing (LSH) 使用 MinHash 检测近似重复文本文档

Locality Sensitive Hashing (LSH) 使用 MinHash 检测近似重复文本文档

LSH Locality Sensitive Hashing using MinHash in Python/Cython to detect near duplicate text documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lsh/LSH

项目基础介绍与主要编程语言

本项目是一个开源项目，基于Locality Sensitive Hashing (LSH) 算法，利用 MinHash 技术来检测近似重复的文本文档。项目主要使用 Python 编程语言实现，同时包含了部分 C++ 和 Cython 代码以提高性能。

核心功能

LSH（局部敏感哈希）是一种用于近似相似性搜索的算法，本项目实现了以下核心功能：

• 文档指纹生成：通过 MurmurHash3 算法生成文档的指纹，以用于后续的比较。
• MinHash 算法：用于计算文档之间的相似度，便于快速检测近似重复的文档。
• 哈希表管理：利用哈希表存储文档指纹，以实现高效的数据检索和相似度计算。
• 参数配置：用户可以根据实际需求调整算法参数，如哈希表大小、哈希函数数量等。

最近更新的功能

本项目最近更新的功能主要包含：

• 性能优化：对核心算法进行了优化，提高了处理大数据集时的效率。
• 错误处理：增强了错误处理机制，提高了算法的稳定性和可靠性。
• 文档更新：更新了项目文档，包括安装指南和示例代码，使得用户更容易上手和使用。
• 参数调整：提供了更灵活的参数配置选项，用户可以根据具体需求调整参数，以获得最佳的搜索效果。

LSH Locality Sensitive Hashing using MinHash in Python/Cython to detect near duplicate text documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lsh/LSH